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检验人需要知道的十大血常规异常结果纠正公式

更新时间:2024/7/21 11:02:27 浏览次数:5338

血常规检测中经常会遇到各种异常情况,如何进行有效纠正结果,是每一位检验人应该掌握的技能,下面介绍几种结果纠正公式:


1、溶血标本的红细胞数纠正


通过游离血红蛋白(fHB)对溶血标本的红细胞参数进行修正,称为“fHB修正算法”。使用以下公式:


纠正后的红细胞=溶血标本红细胞×(溶血标本HB+fHB)/溶血标本HB


纠正后的MCHC=溶血性HB²/(溶血标本HB+fHB)×溶血标本HCT


2、脂血标本hb,mch和mchc纠正


一些实验室用于获得可靠结果的另一种方法是测量血浆Hb浓度,并使用以下公式计算正确的血液Hb浓度:

正确 Hb=脂血血 Hb−(1−Hct)×脂血浆 Hb,然后使用标准公式重新计算 MCH 和 MCHC:

MCH(pg/细胞)=Hb (g/dL)×10÷RBC(106/μL)

MCHC(g/dL)=Hb (g/dL)×100÷Hct(%)


3、运用三三原则,通过离心获得微量hct结果纠正其他红细胞指标


按要求收集标本进行 micro-Hct测定 并使用基于传统测量单位的标准公式计算所有其他红细胞参数(Hb、RBC 计数、MCV、MCH 和 MCHC)

Hb=Hct÷3

RBC=Hb÷3 或 Hct÷9

MCV=Hct ×10÷RBC

MCH=Hb×10÷RBC 

MCHC=Hb×100÷Hct

特别是当血涂片显示正细胞和正色素红细胞时。


4、通过微量法离心获得hct,纠正高血糖标本的MCV和MCHC


可以运行不受高血糖浓度影响的微 Hct,并使用标准公式重新计算 MCV 和 MCHC:


MCV(fL)=micro-Hct(%)×10÷RBC(106/μL)

MCHC(g/dL)=Hb(g/dL)×100÷Hct(%)


5、血涂片估计白细胞和血小板数


根据一般推荐或实验室的预定义标准从血涂片中估计的 PLT 和 WBC 计数应取代相应的自动细胞计数。托马斯杰斐逊大学医院临床实验室使用的标准如下:


估计的 PLT 计数 (×103/μL 或 ×109/L of blood) = 每个油镜视野平均数×15

注:血小板估计范围下限不宜低于50,高限一般不高于500


估计白细胞计数 (×103/μL 或 109/L of blood) = 每个500倍油镜视野平均数×3

注:国内在《外周血细胞形态学检查技术》(王霄霞,人民卫生出版社)一书记载如下:WBC(×109/L)=一个高倍镜视野中WBC平均个数×2×109/L。


为了获得每个视野的平均细胞数,通常计算涂片可读区域不同部分的 10 个视野中每个视野中的相应细胞数,然后将总数除以 10。只有当血涂片质量可接受且没有相应细胞团块时,才能获得可靠的估计计数。


估计红细胞计数既不推荐也没有必要。


6、有核红细胞增多时,白细胞的纠正


如果仪器没有自动校正功能,可以使用以下公式手动更正白细胞计数:


校正后WBC  = 未校正的白细胞计数× 100/(100+计数100个白细胞所见有核红细胞数)


7、巨核细胞增多时,白细胞的纠正


在托马斯·杰斐逊大学的临床实验室中,只有当巨核细胞大量存在(定义为每 100 个 WBC 超过 10 个)时,才会进行手动校正。


校正后WBC = 自动未校正的白细胞计数 ×100/(100+计数100个白细胞所见巨核细胞数)


8、有核红细胞和巨核细胞同时增多,白细胞的纠正


在血涂片中确认目标细胞的存在后,可以使用以下公式校正白细胞计数,特别是当大量存在时(任意定义为每 100 个 WBC 中超过 10 个 NRBC 和巨核细胞):


校正后WBC= 未校正的白细胞计数×100/(100+计数100个白细胞见到的有核红细胞和巨核细胞的数量)


9、异常细胞,原始细胞以及癌细胞增多时,白细胞计数的纠正


通过使用以下公式校正自动未校正的白细胞计数,可以获得可靠的白细胞计数:


校正后WBC= 未校正的白细胞计数×100/(100+计数100个白细胞见到的异常细胞原始细胞或癌细胞的数量)


参考文献

1.Peng Z, Xiang W, Zhou J, et al. Hemolytic specimens in complete blood cell count: Red cell parameters could be revised by plasma free hemoglobin. J Clin Lab Anal. 2020;34:e23218 10.1002/jcla.23218 

2.Gene Gulati, Ph.D.,corresponding author Guldeep Uppal, M.D., and Jerald Gong, M.D. Unreliable Automated Complete Blood Count Results: Causes, Recognition, and Resolution.  

Ann Lab Med. 2022 Sep 1; 42(5): 515–530. Published online 2022 Sep 1. doi: 10.3343/alm.2022.42.5.515

PMCID: PMC9057813PMID: 35470271



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